論文の概要: Measuring network quantum steerability utilizing artificial neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17084v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 12:03:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:53:35.830342
• Title: Measuring network quantum steerability utilizing artificial neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたネットワーク量子ステアビリティの測定
• Authors: Mengyan Li, Yanning Jia, Fenzhuo Guo, Haifeng Dong, Sujuan Qin, Fei Gao,
• Abstract要約: ネットワーク量子ステアリングは、量子情報科学において重要な役割を果たす。 我々は任意の量子ネットワークに一般化可能なニューラルネットワークベースの手法を開発した。 我々は,ネットワークステアリングのしきい値が,対応する構成の下での曲線 $nu omega = 1/3$ で決定されることを解析的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.041957800585053
• License:
• Abstract: Network quantum steering plays a pivotal role in quantum information science, enabling robust certification of quantum correlations in scenarios with asymmetric trust assumptions among network parties. Despite its significance, efficient methods for measuring network quantum steerability remain elusive. To tackle this issue, we develop a neural network-based method that can be generalized to arbitrary quantum networks, providing an effective framework for steerability analysis. Our method demonstrates remarkable accuracy and efficiency in single-source scenarios, specifically bipartite and multipartite steering scenarios, with numerical simulations involving isotropic states and noisy GHZ states showing consistent results with established findings. Furthermore, we demonstrate its utility in the bilocal steering scenario, where an untrusted central party shares two-qubit isotropic states of different visibilities, $\nu$ and $\omega$, with trusted endpoint parties and performs a single Bell state measurement (BSM). Through explicit construction of network local hidden state (NLHS) model derived from numerical results and incorporation of the entanglement properties of network assemblages, we analytically demonstrate that the threshold for the existence of network steering is determined by the curve $\nu \omega = {1}/{3}$ under the corresponding configuration.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク量子ステアリングは、量子情報科学において重要な役割を担い、ネットワーク間の非対称な信頼仮定を持つシナリオにおける量子相関の堅牢な証明を可能にする。 その重要性にも拘わらず、ネットワーク量子ステアビリティーを測定する効率的な手法はいまだに解明されていない。 この問題に対処するために、任意の量子ネットワークに一般化可能なニューラルネットワークベースの手法を開発し、ステアビリティ分析のための効果的なフレームワークを提供する。 提案手法は,異方性状態とノイズGHZ状態を含む数値シミュレーションにより,単一ソースシナリオ,特に二部および多部構成のステアリングシナリオにおいて顕著な精度と効率を示す。 さらに、信頼できない中央の当事者が、信頼されたエンドポイントの当事者と、単一のベル状態測定(BSM)を行う2量子等方性状態($\nu$と$\omega$)を共用するバイローカルステアリングシナリオにおいて、その実用性を実証する。 数値結果から導かれるネットワーク局所隠れ状態(NLHS)モデルの明示的な構築とネットワーク集合体の絡み合い特性の取り込みを通じて,ネットワークステアリングの存在のしきい値が,対応する構成下での曲線 $\nu \omega = {1}/{3}$ によって決定されることを解析的に証明した。

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